iHAVECPU Local AI PC · เลือกเครื่อง
เครื่องรุ่นนี้ ทำงาน AI อะไรได้แค่ไหน
ตัวชี้ขาดของ Local AI คือ VRAM (แรมการ์ดจอ) ไม่ใช่ชื่อรุ่น — เลื่อนดูทีละชั้น 8 → 128 GB ว่าแชท/สร้างภาพ/วิดีโอ AI ทำได้แค่ไหน แล้วจับคู่ “งานลูกค้า → รุ่นที่ควรเสนอ” ข้อมูล + benchmark วัดจริงจาก fleet
กฎเหล็กที่ต้องเข้าใจก่อน
VRAM = ตัวชี้ขาด
ทั้ง fleet ใช้ฐานเดียวกัน ต่างกันหลักที่การ์ดจอ + VRAM — นี่คือเหตุผลว่าทำไมงานหนักต้องขยับรุ่น
🔑 ทำไม VRAM สำคัญกว่าชื่อรุ่น
โมเดล AI ต้องถูกโหลด เข้า VRAM ของการ์ดจอ ถึงจะรันเร็ว
- ⚡VRAM พอ → โมเดลอยู่บนการ์ดทั้งตัว = เร็ว
- 🐌VRAM ไม่พอ → ดันบางส่วนลง RAM ระบบ = ช้าลงมาก หรือรันไม่ได้เลย
สรุปให้ลูกค้า: “VRAM ยิ่งเยอะ = รันโมเดล AI ตัวใหญ่/เก่งกว่าได้ และเจนงานหนัก (วิดีโอ) ได้”
📊 Benchmark จริงจาก fleet iHAVECPU
ค่าที่วัดจริง ไม่ใช่ตัวเลขโฆษณา — ใช้ตอบลูกค้าได้เลย
เลือกชั้น VRAM · กดเทียบได้
บันได VRAM — 8 / 12 / 16 / 32 / 128 GB
กดเลือกชั้น VRAM แล้วดูว่าทำแชท / สร้างภาพ / วิดีโอ AI ได้ระดับไหน พร้อมรุ่นและโมเดลแนะนำ
แชท / ผู้ช่วย AI
LLM ≤14B จุสบายกว่ารุ่น 12GB
สร้างภาพ
Flux/Krea ระดับโปร (เร็วกว่า 03/05)
วิดีโอ AI
คลิปสั้น (การ์ดช้ากว่า 5070/5080)
รุ่นในชั้น 16 GB (3 รุ่น) — กดชั้น VRAM ด้านบนเพื่อเทียบ
RTX 5060 Ti
กลาง · เน้น VRAM จุ
💬 LLM แนะนำ: gemma4:12b, qwen 14B, qwen3.6:35b-a3b (MoE)
🖼️ ภาพแนะนำ: SDXL, Flux2 Klein, Flux1 Krea (fp8), Z-Image, Krea2 (fp8)
เหมาะกับ: อยากรัน 'โมเดลใหญ่กว่า' ในงบกลาง — VRAM คุ้มค่า
RTX 5070 Ti
กลาง–สูง · สมดุลดี
💬 LLM แนะนำ: gemma4:12b, qwen3.6:35b-a3b
🖼️ ภาพแนะนำ: SDXL, Flux1 Krea, Flux2 Klein, Z-Image, Krea2 (fp8)
เหมาะกับ: เอเจนซี/ฟรีแลนซ์งานภาพจริงจัง เริ่มแตะวิดีโอ
RTX 5080
สูง · 16GB ที่แรงสุด
💬 LLM แนะนำ: gemma4:12b, qwen3.6:35b-a3b
🖼️ ภาพแนะนำ: SDXL, Flux1 Krea, Flux2 Klein, Krea2 (fp8), Z-Image
เหมาะกับ: สตูดิโอภาพ/โปรดักชันที่อยากได้ความเร็วสูงสุดในงบ 16GB
ปิดการขาย · จับคู่รุ่น
ลูกค้าอยากทำแบบนี้ → เสนอรุ่นนี้
เลือกสิ่งที่ลูกค้าอยากทำทางซ้าย แล้วดูรุ่นที่ควรเสนอ + เหตุผลสั้น ๆ ที่พูดกับลูกค้าได้เลย
💡 เริ่มต้นคุ้ม รันภาพ SDXL + ผู้ช่วยแชทได้
RTX 5060
เริ่มต้น
💬 LLM แนะนำ: typhoon2-8b (ไทยดีสุด), qwen3.5:9b, gemma4:e4b, llama3.1:8b
🖼️ ภาพแนะนำ: SDXL (RealVisXL), Z-Image Turbo (เร็ว 9 สเต็ป), Flux2 Klein 4B
เหมาะกับ: ผู้เริ่มต้น · นักเรียน/นักศึกษา · งบจำกัด · อยากลอง AI ก่อนอัปเกรด
RTX 5060 Ti
เริ่มต้น
💬 LLM แนะนำ: typhoon2-8b, qwen3.5:9b, gemma4:e4b
🖼️ ภาพแนะนำ: SDXL, Z-Image, Flux2 Klein (ยังไม่ไหว Krea2/Flux1 fp8 เต็ม)
เหมาะกับ: งานภาพทั่วไป + ผู้ช่วยแชทในบ้าน/ร้านเล็ก
ตารางอ้างอิง
Capability Matrix — เทียบครบ 8 รุ่น
ไล่จากบนลงล่าง = VRAM มากขึ้น = ทำงานหนักขึ้นได้ · เก็บไว้เปิดตอนคุยลูกค้า
| รุ่น | VRAM | 💬 แชท | 🖼️ ภาพ | 🎬 วิดีโอ |
|---|---|---|---|---|
| 01 RTX 5060 | 8 GB | ✓ | ✓ | ✕ |
| 02 RTX 5060 Ti | 8 GB | ✓ | ✓ | ✕ |
| 04 RTX 5070 | 12 GB | ✓ | ✓ | ! |
| 03 RTX 5060 Ti | 16 GB | ✓ | ✓ | ! |
| 05 RTX 5070 Ti | 16 GB | ✓ | ✓ | ! |
| 06 RTX 5080 | 16 GB | ✓ | ★ | ! |
| 07 RTX 5090 🚩 | 32 GB | ★ | ★ | ★ |
| 08 DGX Spark 🚩 | 128 GB | ★★ | ✓ | ✓ |